海口资讯网

海口资讯网

是领先的中文新闻门户网站,也是互联网中文新闻资讯重要的原创内容供应商之一。依托中新社遍布全球的采编网络,每天24小时面向广大网民和网络媒体,快速、准确地提供文字、图片、视频等多样化的资讯服务。在新闻报道方面,中新网动态新闻及时准确,解释性报道角度独特,稿件被国内外网络媒体大量转载。

菜单导航
主页 > 产品运营 > 正文

运营人都需要掌握的用户行为分析,到底是什么

作者: 海口资讯网 发布时间: 2021年07月28日 06:14:41

2021年,私域运营成为各行各业的必做之事,用户行为分析也越来越受到重视,其理论和工具的发展日渐成熟。

用户行为分析的重要之处,是提供数据结论,帮助我们了解在当前场景下优化运营策略解决我们在业务上遇到的具体问题。

本文将分享用户行为分析的全景,从采集到分析帮助你理解其逻辑与思路,希望对你的运营工作有一定的启发和帮助。

1.初识用户行为分析

2021年开始,传统的线下行业纷纷进行线上转型。在转型的过程中,形成用户行为从线下向线上迁移的大趋势。

用户行为分析越来越受到关注,其重要性也在今天的行业实践中得到了凸显,原因主要有两点:

行业转型线上后,用户产生的行为数据相比之前的线下数据,维度更多、更具有丰富性。

线上的数据从采集、获取到分析,能够进行实时的处理。

这就赋予了企业及时优化运营策略的可能。例如,客户要做购物节的促销活动,活动开始后,数据化工具实时跟踪活动投放之后的落地页,抓取用户访问数据。根据获得的数据,就可以在活动开始后半小时内就调整策略。再去观察用户的反馈,如果效果不佳,还可以进一步调整。

什么是用户行为分析

用户行为分析是对用户在产品或触点上产生的行为及行为背后的数据进行分析,通过构建用户行为数据分析体系和用户画像,来改变产品、营销、运营决策,实现精细化运营,指导业务增长。

数据来源

用户行为的数据的来源,可以分为线上触点和线下触点两部分。线上触点主要有APP、H5、Web、小程序、企业微信、电商平台等;线下触点包括门店动线、400(客服电话)、可穿戴设备等。

数据归属

在数据归属上,我们将用户行为数据分为一方数据、二方数据、三方数据。

一方数据:即客户自身的行为和经营活动所产生的数据。例如,因访问或点击自建APP、小程序而产生的用户行为数据。

二方数据:一般指通过客户的经营活动或营销活动附带产生的数据。在广告投放领域比较典型,客户投放广告后,会在广告媒介上额外产生用户设备等数据。

三方数据:一般指和客户的实际经营没有关系,通过外部采买等方式,合法公开地获得用户或潜在访客的相关数据。

从数据价值上看:一方数据的价值最大,二方数据其次,三方数据最小。因为一方数据从客户自身的触点或平台上产生,与客户的业务联系最直接、亲密。

2.用户行为数据的采集方式

用户行为数据的采集方式也非常重要,因为高效的数据采集是做好分析的前提和基础。用户行为数据采集可以分为三类,客户端SDK(注:Software Development Kit,软件开发工具包)、服务端SDK及工具导入。

客户端SDK

目前,针对客户端有各种各样支持的SDK。无论是易观数科或是国内外功能相似的产品,基本的方式都是通过SDK采集用户在平台的行为数据。如,使用SDK在IOS、安卓、H5小程序、支付宝小程序等用户触点上进行数据采集。

服务端SDK

服务端SDK的数据采集,是在后端的服务器中完成的,不会在APP上被用户直观地感受到。例如,用户在APP上点击了加入购物车的按钮,这个行为背后会有用户加购商品的价格、库存状态、甚至是商品在调仓过程中动态库存等相关数据产生。

通过服务端SDK的采集,可以丰富数据的范围和维度,得出更理想的分析结果。

工具导入

很多零售的客户,不止使用自身的小程序作为用户触点,还使用第三方的电商平台。

出于数据安全性上的考虑,抖音电商、淘宝、京东等大平台都将数据做得越来越封闭。以往通过API(注:Application Programming Interface,应用程序接口)的形式把数据同步到客户自身服务器上的做法,如今很难行得通。

目前第三方电商平台的数据,很难通过正规的服务商去做同步,直接导致了融合电商平台数据的门槛越来越高。

3.用户行为分析的基本逻辑

用户行为分析的核心对象是用户。其跟BI分析的最大区别在于,BI分析还包括财务分析、库存分析、互动量分析、人力分析等。因此BI分析的对象可以是商品、财务表,也可以是供应链。

但用户行为分析聚焦于用户,主要回答在实际的经营过程当中,某一业务场景下发生了怎样的用户事件。用户事件包括了五个基本的元素:谁(Who)、在什么地方(Where)、在什么时候(When)、发生了什么(What)、怎么发生的(How)。

用户行为采集的数据范围

用户行为数据分成两部分:数据的生产和数据的消费。

本文地址:/cpyy/149070.html

请遵守互联网相关规定,不要发布广告和违法内容